Tecnología > CIENCIA
La verdad de la inteligencia artificial
Esa rama de la tecnología se inclina más a campos restringidos que a siniestros robots
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06 de junio de 2016 a las 05:00
Los robots se van a adueñar de nuestros trabajos. Terminator va a liquidar a la humanidad. No hay escapatoria. La resistencia es inútil. Estas predicciones ominosas pueden resultar familiares para cualquiera que haya mirado alguna película reciente que involucre inteligencia artificial (IA). A veces invocan alertas genuinas, como es el caso de Elon Musk y Stephen Hawking, quienes han alertado sobre el peligro de posibles autómatas asesinos. En otras oportunidades, la ansiedad se proyecta como una suerte de humor irónico, desapegado, que enmascara las verdaderas profundidades del temor.
La IA despierta preguntas inquietantes sobre nuestro lugar en la economía y en la sociedad; incluso si, por algún milagro, el 99% de los empleadores asegura que no usará robots para automatizar el trabajo, eso igual deja a muchas personas trabajadoras tambaleando. Por eso es importante hablar sobre el impacto que la IA tendrá en nuestro futuro ahora, mientras haya chance de remediar algunas consecuencias. Y las preguntas son complicadas: ¿qué trabajos quedarán bajo riesgo?, ¿cómo se reintegrarán esas personas a la economía?
Pero cuanto más aprendo sobre IA, más me doy cuenta de lo poco que la mayoría de nosotros comprende cómo se está desarrollando la tecnología, lo que, a su vez, tiene un impacto directo en la manera en la que experimentamos la IA en el mundo real. Una cosa es emocionarse con Siri y los chatbots. Pero es otra cosa completamente distinta escuchar que ciertos campos de la investigación sobre IA están progresando a mayor ritmo que otros, con implicancias sobre cómo la tecnología va a darle forma a nuestra cultura y nuestras instituciones en el futuro.
Para que algo como Terminator se vuelva realidad, muchas tecnologías deben estar lo suficientemente avanzadas al mismo tiempo. Lo que está realmente sucediendo es que los investigadores de IA están logrando más avances en ideas como el procesamiento del lenguaje natural (por ejemplo, la comprensión del inglés básico) y el análisis de datos, y menos en otras ramas como la toma de decisiones y el razonamiento deductivo. ¿Por qué? Porque desde mediados y finales de la década 2000, los científicos han progresado en sus redes neurales, o los sistemas que les permiten a la IA interpretar datos.
Junto a la explosión de datos brutos que posibilitó Internet, este descubrimiento permitió que el aprendizaje de las máquinas creciera de manera exponencial, mientras que otros tipos de investigación de IA están creciendo a un ritmo más laborioso.
Los avances que se han dado están empujándonos a crear tipos muy específicos de IA que no se parecen en absoluto a Terminator.Por ejemplo, los consumidores ya están viendo el camino recorrido en la explosión de asistentes digitales como Siri, Alexa y Google Now, tecnologías que son muy buenas interpretando demandas y solicitudes basadas en la voz, pero que no son capaces de hacer mucho más que eso. Estas IA "restringidas" han sido diseñadas con un objetivo específico: ayudar a la gente a hacer esas cosas que ya pueden hacer, como buscar cómo está el tiempo o mandar un mensaje de texto.
En lo laboral, algunos expertos predicen que los trabajadores con muchas habilidades van a adaptar la tecnología como herramienta, mientras que los trabajos que requieren menos destrezas van a experimentar el mayor trastorno. Sin embargo, si los científicos verdaderamente logran crear IA que haga todo lo que hacen los humanos, incluso el primer tipo de trabajadores tendrán motivos para temer.
El truco sería trasladar la mayor cantidad de trabajadores de bajas destrezas a cargos que requieran más habilidades. Algunos de estos trabajos ya son desempeñados por personas, mientras que otros no han sido inventados. Parte de la respuesta dependerá de nuestra resiliencia y flexibilidad, sostiene Julia Ross, decana de ingeniería y tecnologías de la información de la Universidad de Maryland Baltimore County. Deberíamos enseñarles a nuestros hijos a interactuar con personas de diferentes contextos y a aceptar las preguntas sin respuestas, motivando el pensamiento creativo y crítico. "¿Cómo logramos que la gente comprenda ese concepto?, ¿que es positivo aprender a lo largo de la vida y que esos aprendizajes se vuelvan obsoletos a los cinco años de adquirirlos? La gente se puede sentir más cómoda con esa idea si está más cómoda con su propia capacidad de aprendizaje".
La IA despierta preguntas inquietantes sobre nuestro lugar en la economía y en la sociedad; incluso si, por algún milagro, el 99% de los empleadores asegura que no usará robots para automatizar el trabajo, eso igual deja a muchas personas trabajadoras tambaleando. Por eso es importante hablar sobre el impacto que la IA tendrá en nuestro futuro ahora, mientras haya chance de remediar algunas consecuencias. Y las preguntas son complicadas: ¿qué trabajos quedarán bajo riesgo?, ¿cómo se reintegrarán esas personas a la economía?
Pero cuanto más aprendo sobre IA, más me doy cuenta de lo poco que la mayoría de nosotros comprende cómo se está desarrollando la tecnología, lo que, a su vez, tiene un impacto directo en la manera en la que experimentamos la IA en el mundo real. Una cosa es emocionarse con Siri y los chatbots. Pero es otra cosa completamente distinta escuchar que ciertos campos de la investigación sobre IA están progresando a mayor ritmo que otros, con implicancias sobre cómo la tecnología va a darle forma a nuestra cultura y nuestras instituciones en el futuro.
Robots asesinos y desafíos laborales
Para que algo como Terminator se vuelva realidad, muchas tecnologías deben estar lo suficientemente avanzadas al mismo tiempo. Lo que está realmente sucediendo es que los investigadores de IA están logrando más avances en ideas como el procesamiento del lenguaje natural (por ejemplo, la comprensión del inglés básico) y el análisis de datos, y menos en otras ramas como la toma de decisiones y el razonamiento deductivo. ¿Por qué? Porque desde mediados y finales de la década 2000, los científicos han progresado en sus redes neurales, o los sistemas que les permiten a la IA interpretar datos.
Junto a la explosión de datos brutos que posibilitó Internet, este descubrimiento permitió que el aprendizaje de las máquinas creciera de manera exponencial, mientras que otros tipos de investigación de IA están creciendo a un ritmo más laborioso.
Los avances que se han dado están empujándonos a crear tipos muy específicos de IA que no se parecen en absoluto a Terminator.Por ejemplo, los consumidores ya están viendo el camino recorrido en la explosión de asistentes digitales como Siri, Alexa y Google Now, tecnologías que son muy buenas interpretando demandas y solicitudes basadas en la voz, pero que no son capaces de hacer mucho más que eso. Estas IA "restringidas" han sido diseñadas con un objetivo específico: ayudar a la gente a hacer esas cosas que ya pueden hacer, como buscar cómo está el tiempo o mandar un mensaje de texto.
En lo laboral, algunos expertos predicen que los trabajadores con muchas habilidades van a adaptar la tecnología como herramienta, mientras que los trabajos que requieren menos destrezas van a experimentar el mayor trastorno. Sin embargo, si los científicos verdaderamente logran crear IA que haga todo lo que hacen los humanos, incluso el primer tipo de trabajadores tendrán motivos para temer.
El truco sería trasladar la mayor cantidad de trabajadores de bajas destrezas a cargos que requieran más habilidades. Algunos de estos trabajos ya son desempeñados por personas, mientras que otros no han sido inventados. Parte de la respuesta dependerá de nuestra resiliencia y flexibilidad, sostiene Julia Ross, decana de ingeniería y tecnologías de la información de la Universidad de Maryland Baltimore County. Deberíamos enseñarles a nuestros hijos a interactuar con personas de diferentes contextos y a aceptar las preguntas sin respuestas, motivando el pensamiento creativo y crítico. "¿Cómo logramos que la gente comprenda ese concepto?, ¿que es positivo aprender a lo largo de la vida y que esos aprendizajes se vuelvan obsoletos a los cinco años de adquirirlos? La gente se puede sentir más cómoda con esa idea si está más cómoda con su propia capacidad de aprendizaje".
